具有选择性局部注意力和前序信息解码器的代码生成模型

提出一种基于语法的代码生成模型, 该模型具有选择性局部注意力和包含前序信息的长短期记忆(LSTM)神经网络解码器, 通过更改上下文向量的计算范围, 并在解码过程中融合更多的前序信息, 增强单词之间的相关性。在Hearthstone和Django两个数据集上进行的代码生成实验证实了所提模型的有效性, 与最新的模型相比, 所提模型不仅表现出更出色的准确率和双语评估学习成绩, 还可以使计算工作量最小化。